我是一名学生，在Python方面还是新手。我们的研究领域并不直接与深度学习相关，但我们可以使用深度学习来优化错误。
我之前尝试过用Python工作，但发现从头开始学习Python需要很长时间。我们几乎所有事情都使用MATLAB，而且我已经掌握得很好。我决定回到MATLAB中使用深度学习。我的问题是，有没有人有我可以跟随的视频或教程来学习MATLAB中的深度学习？
提前感谢。
回答：
深度学习用通俗的话来说，就是一个有很多神经元的多层（深层）神经网络。深度学习工具箱提供了简单易用的MATLAB命令，用于创建和连接深度神经网络的层。示例和预训练网络使得即使没有高级计算机视觉算法或神经网络知识的人也能轻松地使用MATLAB进行深度学习。
用10行MATLAB代码尝试深度学习这个例子展示了如何仅用10行MATLAB代码，通过深度学习来识别实时网络摄像头中的物体。
- 运行这些命令以根据需要下载文件，连接到网络摄像头，并获取预训练的神经网络。
camera = webcam; % Connect to the cameranet = alexnet; % Load the neural network如果需要安装网络摄像头和alexnet插件，每个函数都会显示一条消息，并提供一个链接，帮助您使用附加组件浏览器下载免费的插件。或者，您可以查看AlexNet网络的深度学习工具箱模型和MATLAB对USB网络摄像头的支持包。安装AlexNet网络的深度学习工具箱模型后，您可以用它来分类图像。AlexNet是一个预训练的卷积神经网络（CNN），它在超过一百万张图像上进行了训练，可以将图像分类到1000个对象类别中（例如，键盘、鼠标、咖啡杯、铅笔和许多动物）。
- 运行以下代码以显示和分类实时图像。将网络摄像头对准一个物体，神经网络会报告它认为网络摄像头显示的是哪类物体。代码会一直分类图像，直到您按下Ctrl+C。代码使用imresize调整图像大小以适应网络。
while true im = snapshot(camera); % Take a picture image(im); % Show the picture im = imresize(im,[227 227]); % Resize the picture for alexnet label = classify(net,im); % Classify the picture title(char(label)); % Show the class label drawnowend我认为以下是您寻找的很好的参考资料，
